{ "aboutHtml": "

rerank-2.5-lite je lahki član izdaje modelov Voyage AI za ponovno razvrščanje 2.5. Proizvajalec ga opisuje kot splošnonamenski model, ki uravnoveša zakasnitev in kakovost relevantnosti, s sledenjem navodilom v naravnem jeziku in večjezično podporo. Njegov vhod so poizvedba in kandidatna besedila, izhod pa izboljšani vrstni red teh kandidatov z ocenami relevantnosti.

Lahka odločitev o relevantnosti v drugi stopnji

Model Lite vsak par poizvedba–dokument obdela skupaj kot navzkrižni kodirnik. Sledi lahko prvi stopnji iskanja z vdelavami ali leksikalnega iskanja ter izboljša razvrstitev odlomkov, ki jih je ta stopnja izbrala. To se razlikuje od priprave ponovno uporabnega indeksa vdelav: model za ponovno razvrščanje skupaj preuči oddano poizvedbo in besedilo dokumenta za trenutno odločitev o relevantnosti.

Pri interaktivnem iskanju pomoči oddajte kandidatna pojasnila, ki bi lahko odgovorila na uporabnikovo vprašanje. Od vsakega odlomka ohranite dovolj vsebine za opis obnašanja in njegovih pogojev ter ohranite povezavo med vhodnim indeksom in izvornim elementom. Usmerjen nabor kandidatov pomaga razjasniti nalogo ponovnega razvrščanja, hkrati pa ohrani pridobljene dokaze uporabne za prikaz ali poznejši odgovor.

Navodila izrazijo uporabnikove prednostne zahteve

Tako kot rerank-2.5 tudi Lite sprejema navodila v naravnem jeziku pred poizvedbo ali za njo. Proizvajalčevi primeri z njimi poudarijo sestavne dele dokumenta, izberejo želeno vrsto vira ali dodajo kontekst dvoumni besedi. Aplikacija lahko priskrbi stalno preferenco relevantnosti, trenutno vprašanje pa lahko vključuje bolj konkretno.

Ponazoritvena podporna poizvedba lahko vpraša, kateri odlomek pojasnjuje napako, z navodilom, naj imajo koraki odpravljanja težav prednost pred splošnimi opisi izdelka. Iskanje dokumentov lahko zahteva izvirno besedilo politike namesto razprave o njej. Opišite predvidene dokaze in navodilo ohranite kratko. Navodila vplivajo na ocene relevantnosti; morebitne stroge omejitve različice, datuma ali dovoljenj pripravite pri izbiri kandidatov, namesto da preferenco relevantnosti obravnavate kot zajamčen filter.

Preberite razvrstitev in vrnite izvorni odlomek

Izhod je razvrščen po padajoči relevantnosti. Vsak rezultat vsebuje izvirni indeks dokumenta in oceno s plavajočo vejico; izbirna nastavitev return-documents vrne tudi ustrezno vhodno besedilo. Možnost top-k določa število vrnjenih vodilnih rezultatov, izpustitev pa vrne razvrstitev vseh oddanih kandidatov.

S temi indeksi pridobite izvorni odlomek in njegov identifikator. Ponovno razvrščeni kandidat lahko postane rezultat iskanja ali dokaz za naslednji korak RAG, vendar je izhod vrstni red priloženega besedila, ne preoblikovan odgovor. Ocenite, ali vodilni odlomki izpolnjujejo vprašanje in navodilo o relevantnosti, tudi pri jezikih in vrstah dokumentov, ki so dejansko prisotni v zbirki.

Omejitve in praktični proračun kandidatov

Izdaja 2.5 Lite ima dokumentirano največjo dolžino poizvedbe 8.000 žetonov in omejitev 32.000 žetonov za poizvedbo ter vsak posamezni dokument. Ločena je od starejšega modela rerank-2-lite in njegovega manjšega konteksta. Oddate lahko največ 1.000 dokumentov, skupni vhod pa je omejen na 600.000 žetonov po formuli: žetoni poizvedbe, pomnoženi s številom kandidatov, plus vsota žetonov kandidatnih dokumentov.

Za uporabo, občutljivo na zakasnitev, proizvajalčeva pogosta vprašanja priporočajo rerank-2.5-lite z največ 200.000 skupnimi žetoni na zahtevo. To je praktično priporočilo pod navedeno največjo vrednostjo, ne drugačno okno posameznega dokumenta. Daljša poizvedba ali navodilo se šteje enkrat za vsak par s kandidatom, zato število kandidatov in dolžina poizvedbe vplivata na skupni znesek.

Krajšanje je privzeto omogočeno in predolg vhod poizvedbe/dokumenta skrajša, da ustreza; izklop pri predolgi poizvedbi ali paru vrne napako. Strnjene kandidate z odgovori pripravite premišljeno, da uporabni dokazi ne ostanejo zunaj skrajšane meje. Izbira manjšega števila izhodnih rezultatov prek top-k ne odstrani drugih priloženih kandidatov iz izračuna žetonov. Preglejte vrnjene izvorne odlomke in pripravo vhoda izboljšujte glede na dejanska vprašanja, na katera mora iskalni vmesnik odgovarjati.

", "aboutText": "rerank-2.5-lite je lahki član izdaje modelov Voyage AI za ponovno razvrščanje 2.5. Proizvajalec ga opisuje kot splošnonamenski model, ki uravnoveša zakasnitev in kakovost relevantnosti, s sledenjem navodilom v naravnem jeziku in večjezično podporo. Njegov vhod so poizvedba in kandidatna besedila, izhod pa izboljšani vrstni red teh kandidatov z ocenami relevantnosti.\n\n### Lahka odločitev o relevantnosti v drugi stopnji\n\nModel Lite vsak par poizvedba–dokument obdela skupaj kot navzkrižni kodirnik. Sledi lahko prvi stopnji iskanja z vdelavami ali leksikalnega iskanja ter izboljša razvrstitev odlomkov, ki jih je ta stopnja izbrala. To se razlikuje od priprave ponovno uporabnega indeksa vdelav: model za ponovno razvrščanje skupaj preuči oddano poizvedbo in besedilo dokumenta za trenutno odločitev o relevantnosti.\n\nPri interaktivnem iskanju pomoči oddajte kandidatna pojasnila, ki bi lahko odgovorila na uporabnikovo vprašanje. Od vsakega odlomka ohranite dovolj vsebine za opis obnašanja in njegovih pogojev ter ohranite povezavo med vhodnim indeksom in izvornim elementom. Usmerjen nabor kandidatov pomaga razjasniti nalogo ponovnega razvrščanja, hkrati pa ohrani pridobljene dokaze uporabne za prikaz ali poznejši odgovor.\n\n### Navodila izrazijo uporabnikove prednostne zahteve\n\nTako kot rerank-2.5 tudi Lite sprejema navodila v naravnem jeziku pred poizvedbo ali za njo. Proizvajalčevi primeri z njimi poudarijo sestavne dele dokumenta, izberejo želeno vrsto vira ali dodajo kontekst dvoumni besedi. Aplikacija lahko priskrbi stalno preferenco relevantnosti, trenutno vprašanje pa lahko vključuje bolj konkretno.\n\nPonazoritvena podporna poizvedba lahko vpraša, kateri odlomek pojasnjuje napako, z navodilom, naj imajo koraki odpravljanja težav prednost pred splošnimi opisi izdelka. Iskanje dokumentov lahko zahteva izvirno besedilo politike namesto razprave o njej. Opišite predvidene dokaze in navodilo ohranite kratko. Navodila vplivajo na ocene relevantnosti; morebitne stroge omejitve različice, datuma ali dovoljenj pripravite pri izbiri kandidatov, namesto da preferenco relevantnosti obravnavate kot zajamčen filter.\n\n### Preberite razvrstitev in vrnite izvorni odlomek\n\nIzhod je razvrščen po padajoči relevantnosti. Vsak rezultat vsebuje izvirni indeks dokumenta in oceno s plavajočo vejico; izbirna nastavitev return-documents vrne tudi ustrezno vhodno besedilo. Možnost top-k določa število vrnjenih vodilnih rezultatov, izpustitev pa vrne razvrstitev vseh oddanih kandidatov.\n\nS temi indeksi pridobite izvorni odlomek in njegov identifikator. Ponovno razvrščeni kandidat lahko postane rezultat iskanja ali dokaz za naslednji korak RAG, vendar je izhod vrstni red priloženega besedila, ne preoblikovan odgovor. Ocenite, ali vodilni odlomki izpolnjujejo vprašanje in navodilo o relevantnosti, tudi pri jezikih in vrstah dokumentov, ki so dejansko prisotni v zbirki.\n\n### Omejitve in praktični proračun kandidatov\n\nIzdaja 2.5 Lite ima dokumentirano največjo dolžino poizvedbe 8.000 žetonov in omejitev 32.000 žetonov za poizvedbo ter vsak posamezni dokument. Ločena je od starejšega modela rerank-2-lite in njegovega manjšega konteksta. Oddate lahko največ 1.000 dokumentov, skupni vhod pa je omejen na 600.000 žetonov po formuli: žetoni poizvedbe, pomnoženi s številom kandidatov, plus vsota žetonov kandidatnih dokumentov.\n\nZa uporabo, občutljivo na zakasnitev, proizvajalčeva pogosta vprašanja priporočajo rerank-2.5-lite z največ 200.000 skupnimi žetoni na zahtevo. To je praktično priporočilo pod navedeno največjo vrednostjo, ne drugačno okno posameznega dokumenta. Daljša poizvedba ali navodilo se šteje enkrat za vsak par s kandidatom, zato število kandidatov in dolžina poizvedbe vplivata na skupni znesek.\n\nKrajšanje je privzeto omogočeno in predolg vhod poizvedbe/dokumenta skrajša, da ustreza; izklop pri predolgi poizvedbi ali paru vrne napako. Strnjene kandidate z odgovori pripravite premišljeno, da uporabni dokazi ne ostanejo zunaj skrajšane meje. Izbira manjšega števila izhodnih rezultatov prek top-k ne odstrani drugih priloženih kandidatov iz izračuna žetonov. Preglejte vrnjene izvorne odlomke in pripravo vhoda izboljšujte glede na dejanska vprašanja, na katera mora iskalni vmesnik odgovarjati.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "5a77c2351f5a5b334f8ad7b8cd82deda9c92362552840bf7b9f2b5a34d3164f6", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "sl", "methods": [ { "html": "
•

VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-lite

VoyageAI by MongoDB /voyageai/rerank-2.5-lite

Začetek

rerank-2.5-lite je model podjetja Voyage AI za ponovno razvrščanje po navodilih, usmerjen v nizko zakasnitev, za priloženi nabor besedilnih kandidatov. Ohranja kontekst poizvedba–dokument z 32.000 žetoni in večjezično podporo ter vrača urejen seznam ocen relevantnosti in izvirnih indeksov dokumentov.

Dovoljeni vhodi
Besedilo
Rezultati
Razvrščeni rezultati
O modelu

Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.

rerank-2.5-lite je lahki član izdaje modelov Voyage AI za ponovno razvrščanje 2.5. Proizvajalec ga opisuje kot splošnonamenski model, ki uravnoveša zakasnitev in kakovost relevantnosti, s sledenjem navodilom v naravnem jeziku in večjezično podporo. Njegov vhod so poizvedba in kandidatna besedila, izhod pa izboljšani vrstni red teh kandidatov z ocenami relevantnosti.

Lahka odločitev o relevantnosti v drugi stopnji

Model Lite vsak par poizvedba–dokument obdela skupaj kot navzkrižni kodirnik. Sledi lahko prvi stopnji iskanja z vdelavami ali leksikalnega iskanja ter izboljša razvrstitev odlomkov, ki jih je ta stopnja izbrala. To se razlikuje od priprave ponovno uporabnega indeksa vdelav: model za ponovno razvrščanje skupaj preuči oddano poizvedbo in besedilo dokumenta za trenutno odločitev o relevantnosti.

Pri interaktivnem iskanju pomoči oddajte kandidatna pojasnila, ki bi lahko odgovorila na uporabnikovo vprašanje. Od vsakega odlomka ohranite dovolj vsebine za opis obnašanja in njegovih pogojev ter ohranite povezavo med vhodnim indeksom in izvornim elementom. Usmerjen nabor kandidatov pomaga razjasniti nalogo ponovnega razvrščanja, hkrati pa ohrani pridobljene dokaze uporabne za prikaz ali poznejši odgovor.

Navodila izrazijo uporabnikove prednostne zahteve

Tako kot rerank-2.5 tudi Lite sprejema navodila v naravnem jeziku pred poizvedbo ali za njo. Proizvajalčevi primeri z njimi poudarijo sestavne dele dokumenta, izberejo želeno vrsto vira ali dodajo kontekst dvoumni besedi. Aplikacija lahko priskrbi stalno preferenco relevantnosti, trenutno vprašanje pa lahko vključuje bolj konkretno.

Ponazoritvena podporna poizvedba lahko vpraša, kateri odlomek pojasnjuje napako, z navodilom, naj imajo koraki odpravljanja težav prednost pred splošnimi opisi izdelka. Iskanje dokumentov lahko zahteva izvirno besedilo politike namesto razprave o njej. Opišite predvidene dokaze in navodilo ohranite kratko. Navodila vplivajo na ocene relevantnosti; morebitne stroge omejitve različice, datuma ali dovoljenj pripravite pri izbiri kandidatov, namesto da preferenco relevantnosti obravnavate kot zajamčen filter.

Preberite razvrstitev in vrnite izvorni odlomek

Izhod je razvrščen po padajoči relevantnosti. Vsak rezultat vsebuje izvirni indeks dokumenta in oceno s plavajočo vejico; izbirna nastavitev return-documents vrne tudi ustrezno vhodno besedilo. Možnost top-k določa število vrnjenih vodilnih rezultatov, izpustitev pa vrne razvrstitev vseh oddanih kandidatov.

S temi indeksi pridobite izvorni odlomek in njegov identifikator. Ponovno razvrščeni kandidat lahko postane rezultat iskanja ali dokaz za naslednji korak RAG, vendar je izhod vrstni red priloženega besedila, ne preoblikovan odgovor. Ocenite, ali vodilni odlomki izpolnjujejo vprašanje in navodilo o relevantnosti, tudi pri jezikih in vrstah dokumentov, ki so dejansko prisotni v zbirki.

Omejitve in praktični proračun kandidatov

Izdaja 2.5 Lite ima dokumentirano največjo dolžino poizvedbe 8.000 žetonov in omejitev 32.000 žetonov za poizvedbo ter vsak posamezni dokument. Ločena je od starejšega modela rerank-2-lite in njegovega manjšega konteksta. Oddate lahko največ 1.000 dokumentov, skupni vhod pa je omejen na 600.000 žetonov po formuli: žetoni poizvedbe, pomnoženi s številom kandidatov, plus vsota žetonov kandidatnih dokumentov.

Za uporabo, občutljivo na zakasnitev, proizvajalčeva pogosta vprašanja priporočajo rerank-2.5-lite z največ 200.000 skupnimi žetoni na zahtevo. To je praktično priporočilo pod navedeno največjo vrednostjo, ne drugačno okno posameznega dokumenta. Daljša poizvedba ali navodilo se šteje enkrat za vsak par s kandidatom, zato število kandidatov in dolžina poizvedbe vplivata na skupni znesek.

Krajšanje je privzeto omogočeno in predolg vhod poizvedbe/dokumenta skrajša, da ustreza; izklop pri predolgi poizvedbi ali paru vrne napako. Strnjene kandidate z odgovori pripravite premišljeno, da uporabni dokazi ne ostanejo zunaj skrajšane meje. Izbira manjšega števila izhodnih rezultatov prek top-k ne odstrani drugih priloženih kandidatov iz izračuna žetonov. Preglejte vrnjene izvorne odlomke in pripravo vhoda izboljšujte glede na dejanska vprašanja, na katera mora iskalni vmesnik odgovarjati.

Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

Ailoot Ultra · Ponovno razvrščanje POST /v1/rerank
Vhod
text
Izhod
rerank
Izhodni format
json
PoljeVrstaZahtevaVrednosti in omejitvePrivzeto
PoljedocumentsVrstaarrayZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
PoljemodelVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
voyageai/rerank-2.5-lite
Privzeto—
PoljeproviderVrstaschemaZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
PoljequeryVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljesession_idVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljetop_nVrstaintegerZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Najmanj: 1
Privzeto—
PoljetraceVrstaschemaZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
PoljeuserVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljedocuments[].textVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljedocuments[].imageVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Kombinacije vhodnih gradiv

text_rerank · Obvezno: query, documents array with minItems1

Parametri in življenjski cikel metode
ParameterSpecifikacija
Parametercontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParameterrequiredSpecifikacijamodel, query, documents
Parametermaterial_typesSpecifikacijatext
Parameteroptional_controlsSpecifikacijaprovider, session_id, top_n, trace, user
Parametermultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

Življenjski cikel: synchronous

Pošljite natančni ID modela in ohranite celoten izvorni odgovor.

Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način
Ni navedeno Ko je izbran hitri način
Način flex
Ni navedeno Ko je izbran način flex
Najvišja raven razmišljanja
Ni navedeno Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

Cene Ailoot

Cene po nastavitvah

Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.

NastavitevCenovna lestvicaObračunska enotaStrošek
NastavitevOsnovne cene žetonovCenovna lestvicaOsnovna cenaObračunska enota—Strošek
Vhod · Vhodni žetoni — / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni — / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika — / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik — / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov
NastavitevUltraCenovna lestvica—Obračunska enota/ 1K žetonovStrošek
Vhod $0.00004 / 1K žetonov

Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →

Primeri zahtev

Ailoot Ultra · Ponovno razvrščanje

{\n  "documents": [\n    "Paris is the capital of France.",\n    "Berlin is the capital of Germany."\n  ],\n  "model": "voyageai/rerank-2.5-lite",\n  "query": "What is the capital of France?",\n  "top_n": 3\n}

Prejmi in shrani rezultate

Ailoot Ultra · Ponovno razvrščanje

json

Ohrani vse dokončane rezultate

Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.

Ohranijo se vsak dejanski indeks rezultata, relevance_score s končno vrednostjo in izvirni objekt dokumenta. Indeksi se povezujejo z izvirnim poljem dokumentov. Celoten izvirni JSON se shrani in vrne šele po obračunu.

Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite prvotno operacijo in celoten/delni odgovor; ne ponovite POST.

Polja odgovora
PoljeVrsta
PoljemodelVrstastring
PoljeidVrstastring
PoljeproviderVrstastring
Poljeresults[].indexVrstainteger
Poljeresults[].relevance_scoreVrstanumber
Poljeresults[].document.textVrstastring
Poljeresults[].document.imageVrstastring
Poljeusage.search_unitsVrstainteger
Poljeusage.total_tokensVrstainteger
Poljeusage.costVrstanumber
Napake in naslednji koraki
OdgovorPogojNaslednji korak
Odgovor400 · invalid_request_errorPogojNeveljavno obvezno polje, predstavitev ali vrednostNaslednji korakPopravite navedeno polje zahteve.

Druga imena

Druga imena modelov

Ailoot Ultra voyageai/rerank-2.5-lite

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

voyageai/rerank-2.5-lite

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "fmt": "rerank", "http": "POST", "path": "/v1/rerank", "request_model_id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|rerank|/v1/rerank|voyageai%2Frerank-2.5-lite", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Neveljavno obvezno polje, predstavitev ali vrednost", "http_status": 400, "recovery": "Popravite navedeno polje zahteve.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Ohranite prvotno operacijo in celoten/delni odgovor; ne ponovite POST." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Ohranijo se vsak dejanski indeks rezultata, relevance_score s končno vrednostjo in izvirni objekt dokumenta. Indeksi se povezujejo z izvirnim poljem dokumentov. Celoten izvirni JSON se shrani in vrne šele po obračunu.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "voyageai/rerank-2.5-lite" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "Pošljite natančni ID modela in ohranite celoten izvorni odgovor." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "voyageai/rerank-2.5-lite" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"voyageai/rerank-2.5-lite\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-2.5-lite'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "Ponovno razvrščanje", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "native_endpoint": "rerank", "out": null, "output": [ "rerank" ], "path": "/v1/rerank", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "input_token": 4e-08 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] } ], "request_model_id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] } } ], "model_id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "f74c62e90090636140e6bf025d6e69f6eca4f769c4d74bd4bb0cfe26a33c769d", "input_html_sha256": "49721b083865eeed8be640f2e8e7a96c68e73393d3d83bbbb338c2ebd64fe9a9", "private_audit_sha256": "bf9a9f24a3860d34ab2bbc1e2dcd64875305bb1a8d7496c5a93a1260d4663877", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/sl/voyageai-rerank-2-5-lite/", "description": "rerank-2.5-lite je model podjetja Voyage AI za ponovno razvrščanje po navodilih, usmerjen v nizko zakasnitev, za priloženi nabor besedilnih kandidatov. Ohranja kontekst poizvedba–dokument z 32.000 žetoni in večjezično podporo ter vrača urejen seznam ocen relevantnosti in izvirnih indeksov dokumentov.", "locale": "sl", "md_url": "https://ailoot.ai/models/sl/voyageai-rerank-2-5-lite/index.md", "title": "VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-lite — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/sl/voyageai-rerank-2-5-lite/" }, "rawModel": { "about": "rerank-2.5-lite je lahki član izdaje modelov Voyage AI za ponovno razvrščanje 2.5. Proizvajalec ga opisuje kot splošnonamenski model, ki uravnoveša zakasnitev in kakovost relevantnosti, s sledenjem navodilom v naravnem jeziku in večjezično podporo. Njegov vhod so poizvedba in kandidatna besedila, izhod pa izboljšani vrstni red teh kandidatov z ocenami relevantnosti.\n\n### Lahka odločitev o relevantnosti v drugi stopnji\n\nModel Lite vsak par poizvedba–dokument obdela skupaj kot navzkrižni kodirnik. Sledi lahko prvi stopnji iskanja z vdelavami ali leksikalnega iskanja ter izboljša razvrstitev odlomkov, ki jih je ta stopnja izbrala. To se razlikuje od priprave ponovno uporabnega indeksa vdelav: model za ponovno razvrščanje skupaj preuči oddano poizvedbo in besedilo dokumenta za trenutno odločitev o relevantnosti.\n\nPri interaktivnem iskanju pomoči oddajte kandidatna pojasnila, ki bi lahko odgovorila na uporabnikovo vprašanje. Od vsakega odlomka ohranite dovolj vsebine za opis obnašanja in njegovih pogojev ter ohranite povezavo med vhodnim indeksom in izvornim elementom. Usmerjen nabor kandidatov pomaga razjasniti nalogo ponovnega razvrščanja, hkrati pa ohrani pridobljene dokaze uporabne za prikaz ali poznejši odgovor.\n\n### Navodila izrazijo uporabnikove prednostne zahteve\n\nTako kot rerank-2.5 tudi Lite sprejema navodila v naravnem jeziku pred poizvedbo ali za njo. Proizvajalčevi primeri z njimi poudarijo sestavne dele dokumenta, izberejo želeno vrsto vira ali dodajo kontekst dvoumni besedi. Aplikacija lahko priskrbi stalno preferenco relevantnosti, trenutno vprašanje pa lahko vključuje bolj konkretno.\n\nPonazoritvena podporna poizvedba lahko vpraša, kateri odlomek pojasnjuje napako, z navodilom, naj imajo koraki odpravljanja težav prednost pred splošnimi opisi izdelka. Iskanje dokumentov lahko zahteva izvirno besedilo politike namesto razprave o njej. Opišite predvidene dokaze in navodilo ohranite kratko. Navodila vplivajo na ocene relevantnosti; morebitne stroge omejitve različice, datuma ali dovoljenj pripravite pri izbiri kandidatov, namesto da preferenco relevantnosti obravnavate kot zajamčen filter.\n\n### Preberite razvrstitev in vrnite izvorni odlomek\n\nIzhod je razvrščen po padajoči relevantnosti. Vsak rezultat vsebuje izvirni indeks dokumenta in oceno s plavajočo vejico; izbirna nastavitev return-documents vrne tudi ustrezno vhodno besedilo. Možnost top-k določa število vrnjenih vodilnih rezultatov, izpustitev pa vrne razvrstitev vseh oddanih kandidatov.\n\nS temi indeksi pridobite izvorni odlomek in njegov identifikator. Ponovno razvrščeni kandidat lahko postane rezultat iskanja ali dokaz za naslednji korak RAG, vendar je izhod vrstni red priloženega besedila, ne preoblikovan odgovor. Ocenite, ali vodilni odlomki izpolnjujejo vprašanje in navodilo o relevantnosti, tudi pri jezikih in vrstah dokumentov, ki so dejansko prisotni v zbirki.\n\n### Omejitve in praktični proračun kandidatov\n\nIzdaja 2.5 Lite ima dokumentirano največjo dolžino poizvedbe 8.000 žetonov in omejitev 32.000 žetonov za poizvedbo ter vsak posamezni dokument. Ločena je od starejšega modela rerank-2-lite in njegovega manjšega konteksta. Oddate lahko največ 1.000 dokumentov, skupni vhod pa je omejen na 600.000 žetonov po formuli: žetoni poizvedbe, pomnoženi s številom kandidatov, plus vsota žetonov kandidatnih dokumentov.\n\nZa uporabo, občutljivo na zakasnitev, proizvajalčeva pogosta vprašanja priporočajo rerank-2.5-lite z največ 200.000 skupnimi žetoni na zahtevo. To je praktično priporočilo pod navedeno največjo vrednostjo, ne drugačno okno posameznega dokumenta. Daljša poizvedba ali navodilo se šteje enkrat za vsak par s kandidatom, zato število kandidatov in dolžina poizvedbe vplivata na skupni znesek.\n\nKrajšanje je privzeto omogočeno in predolg vhod poizvedbe/dokumenta skrajša, da ustreza; izklop pri predolgi poizvedbi ali paru vrne napako. Strnjene kandidate z odgovori pripravite premišljeno, da uporabni dokazi ne ostanejo zunaj skrajšane meje. Izbira manjšega števila izhodnih rezultatov prek top-k ne odstrani drugih priloženih kandidatov iz izračuna žetonov. Preglejte vrnjene izvorne odlomke in pripravo vhoda izboljšujte glede na dejanska vprašanja, na katera mora iskalni vmesnik odgovarjati.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "VoyageAI by MongoDB", "available": null, "canonical_model": "voyageai/rerank-2.5-lite", "capabilities": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ], "summary": "Celoten cenik konfiguracije je v podrobnostih." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "rerank" ], "id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "input": [ "text" ], "kind": "rerank", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": null, "cache_write": null, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "errors": [ { "code": null, "condition": "Neveljavno obvezno polje, predstavitev ali vrednost", "http_status": 400, "recovery": "Popravite navedeno polje zahteve.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Ohranite prvotno operacijo in celoten/delni odgovor; ne ponovite POST." }, "material_combinations": [ { "accepted": [ "string documents", "objects with text; image only for separately exact-supported multimodal model" ], "mode": "text_rerank", "required": [ "query", "documents array with minItems1" ] } ], "operation_modes": [ "rerank" ], "outputs": { "all_results": "Ohranijo se vsak dejanski indeks rezultata, relevance_score s končno vrednostjo in izvirni objekt dokumenta. Indeksi se povezujejo z izvirnim poljem dokumentov. Celoten izvirni JSON se shrani in vrne šele po obračunu.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "enum": null, "enum_known": false, "minItems": 1, "name": "documents", "required": true, "type": "array" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "voyageai/rerank-2.5-lite" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "The search query to rerank documents against", "enum": null, "enum_known": false, "name": "query", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "session_id", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Number of most relevant documents to return", "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "top_n", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "trace", "required": false, "type": "schema" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "enum": null, "enum_known": false, "maxLength": 256, "name": "user", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].text", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "description": "Official family image carrier is remote http/https URL or data:image URI; only for exact multimodal-model bindings.", "enum": null, "enum_known": false, "name": "documents[].image", "required": false, "type": "string" } ], "unsupported": [ "stream=true" ] }, "hints": [ "Pošljite natančni ID modela in ohranite celoten izvorni odgovor." ], "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "provider", "session_id", "top_n", "trace", "user" ], "required": [ "model", "query", "documents" ] }, "lifecycle": { "cancel": null, "idempotency_header": null, "job_retrieve": null, "mode": "synchronous", "streaming": false, "unknown": "Preserve original operation and full/partial reply; do not replay POST." }, "manufacturer_capability": { "context_length": 32000, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "rerank" ] }, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/rerank" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "rerank" ], "output": { "all_results": "Every actual result index, finite relevance_score and original document object is retained. Indices bind the original document array. Entire original JSON is stored and returned only after settlement.", "family": "rerank", "fields": [ { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "provider", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "results[].relevance_score", "type": "number" }, { "description": null, "name": "results[].document.text", "type": "string" }, { "description": null, "name": "results[].document.image", "type": "string" }, { "description": null, "name": "usage.search_units", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.total_tokens", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "usage.cost", "type": "number" } ], "format": "json", "schema": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } }, "schema": { "request": { "description": "Rerank request input", "example": { "documents": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "model": "cohere/rerank-v3.5", "query": "What is the capital of France?", "top_n": 3 }, "properties": { "documents": { "description": "The list of documents to rerank. Documents may be plain strings, or structured objects with `text` and/or `image` for multimodal models.", "example": [ "Paris is the capital of France.", "Berlin is the capital of Germany." ], "items": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "description": "A structured document with optional text and/or image content. At least one of `text` or `image` must be provided.", "properties": { "image": { "description": "An image associated with the document, as a remote URL (http/https) or a base64-encoded data URI (data:image/...).", "example": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/Phytogenic.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "AI enables robots to perceive, plan, and act autonomously.", "type": "string" } }, "type": "object" } ], "description": "A document to rerank. Either a plain string, or a structured object with optional `text` and/or `image`." }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "voyageai/rerank-2.5-lite" ], "type": "string" }, "provider": { "allOf": [ { "$ref": "#/components/schemas/ProviderPreferences" }, { "description": "Provider routing preferences for the request." } ] }, "query": { "description": "The search query to rerank documents against", "example": "What is the capital of France?", "type": "string" }, "session_id": { "description": "A unique identifier for grouping related requests (e.g., a conversation or agent workflow). Used for observability grouping in Broadcast and private logging; never sent to the provider. If provided in both the request body and the x-session-id header, the body value takes precedence. Maximum of 256 characters.", "example": "session-1234", "maxLength": 256, "type": "string" }, "top_n": { "description": "Number of most relevant documents to return", "example": 3, "minimum": 1, "type": "integer" }, "trace": { "$ref": "#/components/schemas/TraceConfig" }, "user": { "description": "A unique identifier representing your end-user. Forwarded to Broadcast and private logging as the end-user id; never sent to the provider.", "example": "user-1234", "maxLength": 256, "type": "string" } }, "required": [ "model", "query", "documents" ], "type": "object" }, "response": { "description": "Rerank response containing ranked results", "example": { "id": "gen-rerank-1234567890-abc", "model": "cohere/rerank-v3.5", "results": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "usage": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 } }, "properties": { "id": { "description": "Unique identifier for the rerank response (ORID format)", "example": "gen-rerank-1234567890-abc", "type": "string" }, "model": { "description": "The model used for reranking", "example": "cohere/rerank-v3.5", "type": "string" }, "provider": { "description": "The provider that served the rerank request", "example": "Cohere", "type": "string" }, "results": { "description": "List of rerank results sorted by relevance", "example": [ { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 } ], "items": { "description": "A single rerank result", "example": { "document": { "text": "Paris is the capital of France." }, "index": 0, "relevance_score": 0.98 }, "properties": { "document": { "description": "The document object echoing the original input (text and/or image)", "properties": { "image": { "description": "The image (URL or data URI) from the original document", "example": "https://example.com/image.png", "type": "string" }, "text": { "description": "The document text", "example": "Paris is the capital of France.", "type": "string" } }, "type": "object" }, "index": { "description": "Index of the document in the original input list", "example": 0, "type": "integer" }, "relevance_score": { "description": "Relevance score of the document to the query", "example": 0.98, "format": "double", "type": "number" } }, "required": [ "index", "relevance_score", "document" ], "type": "object" }, "type": "array" }, "usage": { "description": "Usage statistics", "example": { "search_units": 1, "total_tokens": 150 }, "properties": { "cost": { "description": "Cost of the request in credits", "example": 0.001, "format": "double", "type": "number" }, "search_units": { "description": "Number of search units consumed (Cohere billing)", "example": 1, "type": "integer" }, "total_tokens": { "description": "Total number of tokens used", "example": 150, "type": "integer" } }, "type": "object" } }, "required": [ "model", "results" ], "type": "object" } } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"documents\": [\n \"Paris is the capital of France.\",\n \"Berlin is the capital of Germany.\"\n ],\n \"model\": \"voyageai/rerank-2.5-lite\",\n \"query\": \"What is the capital of France?\",\n \"top_n\": 3\n}", "label": "Retained official request structure; documentary example", "language": "json" }, { "code": "set -eu\n: \"${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}\"\n: \"${AILOOT_REQUEST_FILE:?Set your actual JSON request file}\"\nexport AILOOT_REQUEST_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads(Path(os.environ['AILOOT_REQUEST_FILE']).read_text(encoding='utf-8'))\nif not isinstance(p,dict): raise SystemExit('Request must be a JSON object')\np['model']='voyageai/rerank-2.5-lite'\nPath('request.json').write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False),encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/rerank \\\n -H \"Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY\" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nprint(json.dumps(json.loads(Path('result.json').read_text()),ensure_ascii=False,indent=2))\nPY_RESULT\n", "label": "Use your actual request material and retain the complete result", "language": "bash", "material_policy": "Use real owner-supplied state/questions or query/documents. No invented file ID, document, image URL, job ID or returned result." } ], "family": "rerank", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "rerank", "http": "POST", "in": null, "input": [ "text" ], "label": "Ponovno razvrščanje", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [], "native_endpoint": "rerank", "out": null, "output": [ "rerank" ], "path": "/v1/rerank", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not specified", "when": "When flex mode is selected" }, { "label": "Maximum reasoning effort", "value": "Not specified", "when": "When maximum reasoning effort uses the default adjustment" } ], "pricing": { "billing_mode": "per_request", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null, "unit_prices": { "input_token": 4e-08 } }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "native_endpoint": "rerank", "quoted_unit": "/ 1K tokens" }, "label": "Ultra", "units": [ { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] } ], "request_model_id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [], "units": [ { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" }, { "amount": "0.00004000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_token", "label": "input token", "native_amount_usd_per_unit": "0.00000004", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "request_model_id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "route_label": "Ultra" } ], "name": "VoyageAI by MongoDB: rerank-2.5-lite", "price": { "in": null, "in_label": null, "out": null, "out_label": null, "sort_in": null, "sort_out": null, "varies": true }, "public_id": "voyageai/rerank-2.5-lite", "short": "rerank-2.5-lite je model podjetja Voyage AI za ponovno razvrščanje po navodilih, usmerjen v nizko zakasnitev, za priloženi nabor besedilnih kandidatov. Ohranja kontekst poizvedba–dokument z 32.000 žetoni in večjezično podporo ter vrača urejen seznam ocen relevantnosti in izvirnih indeksov dokumentov." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "rerank-2.5-lite je model podjetja Voyage AI za ponovno razvrščanje po navodilih, usmerjen v nizko zakasnitev, za priloženi nabor besedilnih kandidatov. Ohranja kontekst poizvedba–dokument z 32.000 žetoni in večjezično podporo ter vrača urejen seznam ocen relevantnosti in izvirnih indeksov dokumentov.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "0f9d9ef23f05ee36fcd95705a40dc9e7a52078f65739ba5054ce9d5ba0e872c8", "renderer_sha256": "dcba2271c18b0f9570a8b166e8d1e3166f121e096a58609c3a46da31562a1bf2" }, "sourceRevision": "740ae47b8c2012bf0fd124b3ef7dcace51ed959d21812ee0deaf49d54719a066" }